(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
腹式呼吸の特徴関数を抽出するための方法であって、以下のステップ：
腹式呼吸信号を受ける；
複数の固有モード関数を計算するため、腹式呼吸信号に、経験的モード分解プロセスを実施する；
複数の固有モード関数と、複数の固有モード関数にヒルベルト変換を実施した後に得られた結果とに基づいて、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数を計算する；
複数の固有モード関数の各々の、瞬時周波数関数を計算するため、時間に関する、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数の偏導関数をとり、かつ複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を抽出する；
及び、
所定のシーケンスに従い、複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を、ゼロ点閾値領域とそれぞれ比較し、かつ複数の瞬時周波数関数の１つの、複数の最大値の全てが、ゼロ点閾値領域に入るという結果が得られた時、複数の最大値を有する瞬時周波数関数が、腹式呼吸特徴関数として定義される：
を含む、腹式呼吸の特徴関数を抽出するための方法。
【請求項２】
オイラー角関数は、オイラーの公式における、オイラー角と時間の間の関数関係を記述する関数であり、オイラーの公式は、次の様に表わされる請求項１に記載の方法。
0005373010.tif 000005
ここで、ｒは大きさを表し、θはオイラー角を表わす。
【請求項３】
複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値が極大値である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
複数の固有モード関数の数が１と１６の間であり、複数の固有モード関数の各々は特性周波数を有し、かつ異なった固有モード関数の特性周波数の値は互いに異なっている、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
所定のシーケンスが、固有モード関数のより高い特性周波数値を有する固有モード関数にて始まり、より低い特性周波数値を有する固有モード関数で終了する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ゼロ点閾値領域が、瞬時周波数関数の値が、−０．５と０．５の間である領域である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
時間次元での、腹式呼吸特徴関数の、複数の最小値の分布は、腹式呼吸の周期である、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
腹式呼吸の特徴関数を抽出するシステムであって、
腹式呼吸信号を検出するための、検出モジュール；
腹式呼吸特徴関数を抽出するための検出モジュールと連結された計算モジュール；
及び、腹式呼吸特徴関数を出力するための、計算モジュールと連結された、腹式呼吸特徴関数出力モジュールを含み、ここで、
計算モジュールは、腹式呼吸の特徴関数を抽出する方法を実施することにより、腹式呼吸信号から、腹式呼吸特徴関数を抽出し、
腹式呼吸の特徴関数を抽出する方法は、以下のステップ：
腹式呼吸信号を受ける；
複数の固有モード関数を計算するため、腹式呼吸信号に経験的モード分解プロセスを実施する；
複数の固有モード関数と、複数の固有モード関数にヒルベルト変換を実施した後に得られた結果とに基づいて、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数を計算する；
複数の固有モード関数の各々の瞬時周波数関数を計算するため、時間に関して、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数の偏導関数をとり、かつ複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を抽出する；及び、
所定のシーケンスに従い、複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を、ゼロ点閾値領域とそれぞれ比較し、複数の瞬時周波数関数の１つの、複数の最大値の全てが、ゼロ点閾値領域に該当するという結果が得られる時、複数の最大値を有する瞬時周波数関数が、腹式呼吸特徴関数として定義される、
を含む、腹式呼吸の特徴関数を抽出するシステム。
【請求項９】
検出モジュールがベルトに一体化され、かつ検出モジュールが、圧電ユニット及びアナログ・デジタル変換ユニットを含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
検出モジュールが、システムオンチップである、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
腹式呼吸特徴関数出力モジュールが、無線接続伝送ユニットを含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
オイラー角関数は、オイラーの公式における、オイラー角と時間の間の関数関係を記述する関数であり、オイラーの公式は、次の様に表わされる、請求項８に記載のシステム。
0005373010.tif 000006
ここで、ｒは大きさを表し、θはオイラー角を表わす。
【請求項１３】
複数の固有モード関数の数が、１と１６の間であり、かつ複数の固有モード関数の各々は、特性周波数を有し、かつ異なった固有モード関数の特性周波数の値は、互いに異なっている、請求項８に記載のシステム。
【請求項１４】
所定のシーケンスが、固有モード関数のより高い特性周波数値を有する固有モード関数にて始まり、より低い特性周波数値を有する固有モード関数で終了する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１５】
ゼロ点閾値領域が、瞬時周波数関数の値が−０．５と０．５の間である領域である、請求項８に記載のシステム。
【請求項１６】
時間次元での、腹式呼吸特徴関数の、複数の最小値の分布は、腹式呼吸の周期である、請求項８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法、及び、腹式呼吸の特徴を抽出するシステムに関し、より具体的には、腹式呼吸の標準モデルを必要とせず、かつ腹式呼吸の特徴を抽出するための方法に先だって実施され、人に標準的な腹式呼吸の行い方を学ばせる学習プロセスを実施することなしに、腹式呼吸の特徴を抽出することが可能な、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法、及び腹式呼吸の特徴を抽出するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年は、腹式呼吸が、リハビリテーションやストレス解消治療に重要な役割を果たしている。しかし、心臓手術を受けようとしている患者など、腹式呼吸を行う必要がある人は、医者、又は、看護婦等の、教師に従って、ある期間、訓練を受けなければならない。その上、その人は、腹式呼吸の標準モデルを、依然として学習しなければならないので、腹式呼吸を正しく行ったかどうか等の訓練の結果を効率よく評価することが、今のところは出来ない。さらにその上、その標準モデルは、子供から高齢者までの様々な全ての範囲の人々に、必ずしも、適切とはいえない。
【０００３】
上述の様に、標準モデルを学ぶ人に 多くの時間とある程度のコストがかかる、学習プロセスを実施しなくてはならない。とりわけ重要なことは、その人が、腹式呼吸を教える教師と同じ場所にいなければならないことであり、このことは、その人に、特に、高齢者に、移動の困難さをもたらす。
【０００４】
結果として、腹式呼吸の標準モデルを必要とせず、かつ腹式呼吸の特徴を抽出するための方法に先だって実施され、呼吸する人に標準的な腹式呼吸の行い方を学ばせる、学習プロセスを実施することなしに、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法、及び、腹式呼吸の特徴を抽出することが可能な、腹式呼吸の特徴を抽出するシステムが望まれていた。
【発明の概要】
【０００５】
本発明の１つの目的は、腹式呼吸の標準モデルを必要とせず、かつ腹式呼吸の特徴を抽出するための方法に先だって実施される学習プロセスを実施することなしに、腹式呼吸の特徴を抽出することが可能な、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法を提供することである。
【０００６】
本発明の別の目的は、腹式呼吸の標準モデルを必要とせず、かつ腹式呼吸の特徴を抽出するための方法に先だって実施される学習プロセスを実施することなしに、腹式呼吸の特徴を抽出することが可能な、腹式呼吸の特徴を抽出するシステムを提供することである。
【０００７】
その目的を達成するため、本発明の腹式呼吸の特徴を抽出するための方法は、以下のステップを含む：
腹式呼吸信号を受ける；
複数の固有モード関数を計算するため、腹式呼吸信号に、経験的モード分解プロセスを実施する；
複数の固有モード関数と、複数の固有モード関数にヒルベルト変換を実施した後に得られた結果とに基づいて、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数を計算する；
複数の固有モード関数の各々の瞬時周波数関数を計算するため、時間に関して、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数の偏導関数をとり、かつ複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を抽出する；
及び、
所定のシーケンスに従い、複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値をゼロ点閾値領域とそれぞれ比較し、かつ複数の瞬時周波数関数の１つの複数の最大値の全てがゼロ点閾値領域に入るという結果が得られた時、複数の最大値を有する瞬時周波数関数が腹式呼吸特徴関数として定義される。
【０００８】
その目的を達成するため、本発明の腹式呼吸の特徴を抽出するシステムは、以下を含む：
腹式呼吸信号を検出するための、検出モジュール；
腹式呼吸特徴関数を抽出するための検出モジュールと連結された計算モジュール；及び、
腹式呼吸特徴関数を出力するための計算モジュールと連結された腹式呼吸特徴出力モジュール、ここで、
計算モジュ−ルは、腹式呼吸の特徴を抽出する方法を実施することにより、腹式呼吸信号から、腹式呼吸特徴関数を抽出し、かつ
腹式呼吸の特徴を抽出する方法は、以下のステップ：
腹式呼吸信号を受ける；
複数の固有モード関数を計算するため、腹式呼吸信号に経験的モード分解プロセスを実施する；
複数の固有モード関数と、複数の固有モード関数にヒルベルト変換を実施した後に得られた結果とに基づいて、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数を計算する；
複数の固有モード関数の各々の、瞬時周波数関数を計算するため、時間に関して、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数の偏導関数をとり、かつ複数の瞬時周波数関数の各々の、複数の最大値を抽出する；及び、
所定のシーケンスに従い、複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値をゼロ点閾値領域とそれぞれ比較し、複数の瞬時周波数関数の１つの複数の最大値の全てがゼロ点閾値領域に該当するという結果が得られる時、複数の最大値を有する瞬時周波数関数が腹式呼吸特徴関数として定義される、
を含む。
【０００９】
腹式呼吸の特徴を抽出する方法により、受け取った腹式呼吸信号に対応する、複数の固有モード関数を計算することが出来るので、その次に、複数の固有モード関数の各々の、オイラー角関数を計算することが出来る。後で、複数の固有モード関数の各々の、時間に関する、オイラー角関数の偏導関数をとることにより、複数の固有モード関数の各々の瞬時周波数関数を計算することが出来る。その次に、複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を抽出し、ゼロ点閾値領域と比較することが出来る。最後に、比較の結果に関して、受け取った腹式呼吸信号に対応する腹式呼吸特徴関数を定義することが出来る。それ故、本発明の腹式呼吸の特徴を抽出するための方法は、腹式呼吸の標準モデルを必要とせず、かつ腹式呼吸の特徴を抽出するための方法に先だって実施される学習プロセスの実施を実施することなしに、受けた腹式呼吸信号から、直接、腹式呼吸の特徴を抽出することが可能である。
【００１０】
また、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法を実施する計算モジュール、腹式呼吸を受けるために使用される検出モジュール、及び、腹式呼吸特徴関数を出力するために使用される腹式呼吸特徴出力モジュールを含むことにより、本発明の腹式呼吸の特徴を抽出するシステムは、腹式呼吸の標準モデルを必要とせず、かつ腹式呼吸の特徴を抽出するための方法に先だって実施される学習プロセスの実施を実施することなしに、腹式呼吸の特徴を抽出することが可能である。
【００１１】
本発明の他の目的、効果、及び新規の機能は、添付図面と併用すると、以下の詳細な記述から明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施態様に記載の、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法のフローチャートである。
【図２】腹式呼吸の特徴を抽出するシステムの斜視図である。
【図３Ａ】胸式呼吸を行う人の胸部に装着されたベルトによって取得された胸式呼吸信号を示す。
【図３Ｂ】図３Ａに示された胸式呼吸信号に対応する、複数の固有モード関数の１つを示す。
【図４Ａ】胸式呼吸を行う人の腹部に装着されたベルトによって取得された腹式呼吸信号を示す。
【図４Ｂ】図４Ａに示された腹式呼吸信号に対応する、複数の固有モード関数の１つを示す。
【図５Ａ】腹式呼吸を行う人の胸部に装着されたベルトによって取得された胸式呼吸信号を示す。
【図５Ｂ】図５Ａに示された胸式呼吸信号に対応する、複数の固有モード関数の１つを示す。
【図６Ａ】腹式呼吸を行う人の腹部に装着されたベルトによって取得された腹式呼吸信号を示す。
【図６Ｂ】図６Ａに示された腹式呼吸信号に対応する、複数の固有モード関数の１つを示す。
【図７Ａ】図６Ａに示された腹式呼吸信号に対応する、複数の固有モード関数のうちの５つについて、５つの瞬時周波数関数を示す。
【図７Ｂ】図６Ａに示された腹式呼吸信号に対応する、複数の固有モード関数のうちの５つについて、５つの瞬時周波数関数を示す。
【図７Ｃ】図６Ａに示された腹式呼吸信号に対応する、複数の固有モード関数のうちの５つについて、５つの瞬時周波数関数を示す。
【図７Ｄ】図６Ａに示された腹式呼吸信号に対応する、複数の固有モード関数のうちの５つについて、５つの瞬時周波数関数を示す。
【図７Ｅ】図６Ａに示された腹式呼吸信号に対応する、複数の固有モード関数のうちの５つについて、５つの瞬時周波数関数を示す。
【図８】本発明の第２の実施態様に記載の、腹式呼吸の特徴を抽出するシステムの模式図である。
【図９】本発明の第２の実施態様に記載の、腹式呼吸の特徴を抽出するシステムの計算モジュールによって実施された、腹式呼吸の特徴を抽出する方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の第１の実施態様に記載の、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法のフローチャートである図１に示す様に、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法は、以下のステップを含む：
（Ａ）腹式呼吸信号を受ける；
（Ｂ）複数の固有モード関数を計算するため、腹式呼吸信号に、経験的モード分解プロセスを実施する；
（Ｃ）複数の固有モード関数と、複数の固有モード関数にヒルベルト変換を実施した後に得られた結果とに基づいて、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数を計算する；
（Ｄ）複数の固有モード関数の各々の瞬時周波数関数を計算するため、時間に関して、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数の偏導関数をとり、かつ複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を抽出する；
及び、
（Ｅ）所定のシーケンスに従い、複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値をゼロ点閾値領域とそれぞれ比較し、かつ複数の瞬時周波数関数の１つの複数の最大値の全てが、ゼロ点閾値領域に入るという結果が得られた時、複数の最大値を有する瞬時周波数関数が、腹式呼吸特徴関数として定義される。
【００１４】
以下において、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法の上述の工程の各々の操作が、図面を伴って詳細に記述される。
【００１５】
腹式呼吸の特徴を抽出するシステムの斜視図である図２を参照されたい。腹式呼吸の特徴が抽出されようとしている人が、２つのベルト２１、２２を、その人の胸部と腹部周りにそれぞれ装着している。次いで、その人は、さらに指示されるまで、その人の意志で腹式呼吸及び／又は胸式呼吸を行う。
【００１６】
腹式呼吸の特徴を抽出するための方法が実施されている時間内に、その人の胸部の変位と腹部の変位の双方が、２つのベルト２１、２２により、それぞれに、及び、同時に、取得される。２つのベルト２１、２２が、ＰＺＴ素子を用いることにより、その変位を対応する電気的信号に変換する。腹式呼吸信号と呼ばれる電気的信号が一旦得られると、その信号は、結線、例えば、ケーブル又は無線接続等の可能な信号伝送手段を経て、コンピュータ及び／又はポータブルデバイス２３に伝送される。コンピュータ及び／又はポータブルデバイス２３は、その記憶装置の内に、本発明の第１の実施態様に記載の腹式呼吸の特徴を抽出するための方法に対応するプログラムを保管している。
【００１７】
一旦、腹式呼吸の特徴を抽出するシステムのコンピュータ及び／又はポータブルデバイス２３が、本発明の第１の実施態様に記載の腹式呼吸の特徴を抽出するための方法のステップ（Ａ）である腹式呼吸信号を受けると、ステップ（Ｂ）が直ちに実行される。図１に示す様に、ステップ（Ｂ）において、腹式呼吸信号の各々の複数の固有モード関数を計算するため、取得された腹式呼吸信号に経験的モード分解プロセスが実行される。
【００１８】
本実施態様において、その人が胸式呼吸と腹式呼吸のいずれかを行っている間、２つのベルト２１、２２によって取得される２つの呼吸信号がある。次いで、これらの呼吸信号の各々に、本実施態様においては、それらの２つに対応する複数の固有モード関数を計算するため、経験的モード分解プロセス、これはＥＭＤプロセスと略語化される、で処理される。
【００１９】
例えば、図２に示す様に、一旦、ベルト２１によって取得された呼吸信号が、コンピュータ及び／又はポータブルデバイス２３によって受けられた時点で、胸式呼吸信号に対応する複数の固有モード関数、いわゆるＩＭＦを得るために、コンピュータ及び／又はポータブルデバイス２３は、図３Ａに示されたものなどの呼吸信号にＥＭＤプロセスを実施する。図３Ａに示される場合には、図３Ａに示された胸式呼吸信号から得られた、即ち、「分解された」、１６個のＩＭＦがある。
【００２０】
図３Ａに示された胸式呼吸信号に対応する、全てのＩＭＦが得られた後、これらのＩＭＦのうち、１１番目のみが、一例として、図３Ｂに示されている。注目すべきは、図３Ｂに示されるこれらのＩＭＦからどれを選択するかは、任意的であり、これらのＩＭＦからの選択は、本発明の範囲を制約するものではないことである。
【００２１】
以下の８つの図面においては、即ち、図３Ａから図６Ｂでは、４つの呼吸信号及びＥＭＤプロセスの実施後得られた４つのＩＭＦ、並びに、選択されたものが、それぞれ示されている。上述の様に、胸式呼吸を行っている人の胸部に装着されたベルト２１によって取得された胸式呼吸信号が、図３Ａに示されている。図３Ａに示された呼吸信号にＥＭＤプロセスの実施後に得られたＩＭＦ、及び選択されたものが、図３Ｂに示されている。
【００２２】
同様に、胸式呼吸を行っている人の腹部に装着されたベルト２２によって取得された腹式呼吸信号が、図４Ａに示されており、一方、図４Ａに示された呼吸信号にＥＭＤプロセスの実施後得られたＩＭＦ、及び選択されたものが、図４Ｂに示されている。その上、腹式呼吸を行っている人の胸部に装着されたベルト２１によって取得された胸式呼吸信号が、図５Ａに示されており、一方、図５Ａに示された呼吸信号にＥＭＤプロセスの実施後得られたＩＭＦ、及び選択されたものが、図５Ｂに示されている。
【００２３】
また、腹式呼吸を行っている人の腹部に装着されたベルト２２によって抽出された腹式呼吸信号が、図６Ａに示されており、一方、図６Ａに示された呼吸信号にＥＭＤプロセスの実施後得られたＩＭＦ、及び選択されたものが、図６Ｂに示されている。
【００２４】
本発明の呼吸信号などの信号にＥＭＤプロセスを実施することは、この分野で、例えば、非線形及び非定常データ・プロセッシング分野で公知であり、ＥＭＤプロセスの実施に関する詳細な記述は、以下では省略される。
【００２５】
図６に示されたものの様な、腹式呼吸信号の、複数のＩＭＦが得られた後、本発明の第１の実施態様に記載の腹式呼吸の特徴を抽出するための方法のステップ（Ｃ）が実施される。本実施態様において、図６Ａに示された腹式呼吸信号に対応する１６個のＩＭＦがある。しかし、複数のＩＭＦの数は限定されるものではなく、ＩＭＦの特性次第で、腹式呼吸信号に応じて１個から１６個のＩＭＦがあり得る。また、複数のＩＭＦの各々は、特性周波数を有し、異なったＩＭＦの特性周波数の値は互いに異なっている。
【００２６】
図１に示す様に、ステップ（Ｃ）において、複数のＩＭＦの各々のオイラー角関数が、複数のＩＭＦと、複数のＩＭＦにヒルベルト変換を実施した後に得られた結果とに基づいて計算される。本実施態様においては、１６個のＩＭＦがあるので、これらの１６個のＩＭＦに、それぞれ、ヒルベルト変換実施後、１６個の結果が得られる。それ故、ステップ（Ｃ）の実施後、１６個のオイラー角関数が得られる。
【００２７】
関数にヒルベルト変換を実施することは、信号処理分野などの、この分野で、公知であるので、ヒルベルト変換の実施に関する詳細な記述は、以下省略される。
【００２８】
１６個のＩＭＦの全てにヒルベルト変換を実施した後、１６個のオイラー角関数が得られる。本実施態様において、オイラー角関数は、オイラーの公式における、オイラー角と時間の間の関数関係を記述する関数である。オイラーの公式は、次の様に表わされ得る：
0005373010.tif 000002
ここで、ｒは大きさを表し、θはオイラー角を表わす。
【００２９】
それ故、オイラー角関数は、固有モード関数と、ＩＭＦにヒルベルト変換を実施した後に得られた結果とに基づいて計算されるので、オイラー角関数は次の様に表わすことが出来る：
0005373010.tif 000003
ここで、ｒaは、ａ次の固有モード関数の大きさを表し、θaは、ａ次の固有モード関数のオイラー角を表わし、Ｈは、ヒルベルト変換を表わす。
【００３０】
上述の様に、１６個のオイラー角関数は、ステップ（Ｃ）の実施後に得られる。次いで、本発明の第１の実施態様に記載の腹式呼吸の特徴を抽出するための方法のステップ（Ｄ）において、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数の偏導関数を、時間に関して、取ることにより、 複数の固有モード関数の各々の瞬時周波数関数が計算される。瞬時周波数関数は次の様に表わすことが出来る：
0005373010.tif 000004
ここで、ωaは、ａ次の固有モード関数の瞬時周波数関数を表わし、θaは、ａ次の固有モード関数のオイラー角を表わす。
【００３１】
上述の様に、腹式呼吸を行っている人の腹部に装着されたベルト２２によって取得された呼吸信号に対応する、図６Ａに示された１６個のＩＭＦがあるので、１６個のオイラー角関数の、時間に関しての、偏導関数を取った後、１６個の瞬時周波数関数が得られる。図７Ａから図７Ｅを参照すると、そこに１６個の瞬時周波数関数の内の５個が示されている。注目すべきは、これらの５つの図面に示されるこれら５個の瞬時周波数関数のどれを選択するかは任意であり、これらの瞬時周波数関数からの選択は、本発明の範囲を制約するものではないことである。
【００３２】
これらの瞬時周波数関数の全てが得られた後、これらの瞬時周波数関数の各々の複数の最大値、本実施態様においては、それらの１６個が抽出される。その上、これらの５つの図から分かる様に、これら５つの瞬時周波数関数の各々の複数の最大値は、極大値である。
【００３３】
最後に、本発明の第１の実施態様に記載の腹式呼吸の特徴を抽出するための方法のステップ（Ｅ）において、複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を、ゼロ点閾値領域と、それぞれ、所定のシーケンスに従って比較する。その上、本実施態様においては、所定のシーケンスは、ＩＭＦのより高い特性周波数値を有するＩＭＦにて始まり、より低い特性周波数値を有するＩＭＦで終了するシーケンスである。換言するならば、複数の瞬時周波数関数は、対応するＩＭＦの特性周波数値に従い、配列される。
【００３４】
結果として、本実施態様において、最も高い特性周波数値を有するＩＭＦに対応する瞬時周波数関数の、複数の最大値が、最初に、ゼロ点閾値領域と、即ち、図７Ａに示された瞬時周波数関数と、比較される。
【００３５】
図７Ａに示す様に、ゼロ点閾値領域７１は、瞬時周波数関数の値が、−０．５と０．５の間である領域である。さらに、ゼロ点閾値領域７１は、−０．５と０．５の間であるので、ゼロ点閾値領域７１は、ゼロ点閾値±０．５領域とも呼ばれる。図７Ａに明確に示されている様に、瞬時周波数関数の複数の最大値の大部分は、ゼロ点閾値領域７１の上限より大きい。即ち、複数の瞬時周波数関数の最大値の全てがゼロ点閾値領域に該当するという結果は、抽出することが出来ない。
【００３６】
その次に、図７Ｂに示されたものの様に、所定のシーケンスにおいて、次の瞬時周波数関数に取りかかる。図に明確に示されている様に、瞬時周波数関数の複数の最大値のいくつかは、ゼロ点閾値領域７１の上限より大きい。即ち、瞬時周波数関数の複数の最大値の全てがゼロ点閾値領域に該当するという結果は、抽出することが出来ない。
【００３７】
次に、同様な方法で、図７Ｃに示されたものの様に、所定のシーケンスにおいて、次の瞬時周波数関数に取りかかる。図に明確に示されている様に、瞬時周波数関数の複数の最大値の内の最も大きいものは、即ち、広域（ｇｌｏｂａｌ）最大値は、ゼロ点閾値領域７１の上限より大きい。即ち、瞬時周波数関数の複数の最大値の全てがゼロ点閾値領域に該当するという結果は、抽出することが出来ない。
【００３８】
次に、同様に、図７Ｄに示されたものの様に、所定のシーケンスにおいて、次の瞬時周波数関数に取りかかる。図に明確に示されている様に、瞬時周波数関数の複数の最大値の内の最も大きいものは、即ち、９３秒付近で上昇している広域最大値は、ゼロ点閾値領域７１の上限より大きい。即ち、瞬時周波数関数の複数の最大値の全てがゼロ点閾値領域に該当するという結果は、抽出することが出来ない。
【００３９】
しかし、図７Ｅに示されたものの様に、所定のシーケンスにおける、次の瞬時周波数関数において、瞬時周波数関数の複数の最大値の内の最も大きいものは、ゼロ点閾値領域７１の上限より小さく、瞬時周波数関数の複数の最大値の内の最も小さいものは、ゼロ点閾値領域７１の下限より大きい。即ち、瞬時周波数関数の複数の最大値の全てがゼロ点閾値領域に該当するという結果が得られる。
【００４０】
この時、即ち、複数の瞬時周波数関数の１つの、複数の最大値の全てがゼロ点閾値領域に該当するという結果が得られる時、複数の最大値を有する、瞬時周波数関数は、腹式呼吸特徴関数と定義される。この実施態様において、図７Ｅに示された瞬時周波数関数は、図６Ａに示された腹式呼吸信号に対応して、腹式呼吸特徴関数と定義される。さらにその上、本実施態様において、時間次元での、腹式呼吸特徴関数の、複数の最小値の分布は、腹式呼吸の周期である。
【００４１】
注目すべきは、本発明の第１の実施態様に記載の腹式呼吸の特徴を抽出するための方法を実施することにより、図５Ａに示す腹式呼吸信号、図６Ａに示す腹式呼吸信号等の、他の腹式呼吸信号に対応する、全ての腹式呼吸特徴関数を、それぞれ、抽出することが出来ることである。
【００４２】
本発明の第２の実施態様に記載の腹式呼吸の特徴を抽出するシステムの模式図である、図８を参照されたい。図に示す様に、本発明の第２の実施態様に記載の、腹式呼吸の特徴を抽出するシステムは以下を含む：
検出モジュール８１、検出モジュール８１と連結されている計算モジュール８２、及び、計算モジュール８２と連結されている腹式呼吸特徴出力モジュール８３。ここで、検出モジュール８１は、腹式呼吸信号を検出するために用いられ、一方、計算モジュール８２は、腹式呼吸特徴関数を抽出するために用いられる。さらに、腹式呼吸特徴出力モジュール８３は、腹式呼吸特徴関数を出力するために用いられる。
【００４３】
さらに、計算モジュール８２は、腹式呼吸特徴を抽出する方法を実施することにより、腹式呼吸信号から、腹式呼吸特徴関数を抽出する。図９に示す様に、腹式呼吸特徴を抽出する方法は、以下のステップを含む：
（Ａ）腹式呼吸信号を受ける；
（Ｂ）複数の固有モード関数を計算するため、腹式呼吸信号に経験的モード分解プロセスを実施する；
（Ｃ）複数の固有モード関数と、複数の固有モード関数にヒルベルト変換を実施した後に得られた結果とに基づいて、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数を計算する；
（Ｄ）複数の固有モード関数の各々の瞬時周波数関数を計算するため、時間に関して、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数の偏導関数をとり、かつ複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を抽出する；及び、
（Ｅ）所定のシーケンスに従い、複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値をゼロ点閾値領域と比較し、複数の瞬時周波数関数の１つの複数の最大値の全てが、ゼロ点閾値領域に該当するという結果が得られる時、複数の最大値を有する瞬時周波数関数が、腹式呼吸特徴関数として定義される。
【００４４】
本実施態様において、本発明の第２の実施態様に記載の、腹式呼吸の特徴を抽出するシステムの検出モジュール８１は、ベルトに一体化される。例えば、好ましくは、腹部まわりに、人が、その人の身体に着けたベルトである。さらに、図８に示す様に、検出モジュール８１は、その人の身体の変位を抽出するための、圧電ユニット８１１、及び、圧電ユニットからのアナログ信号出力を、対応するデジタル信号に変換するため、圧電ユニットに電気的に接続された、アナログ・デジタル変換ユニット８１２を含む。その上、検出モジュールの大きさと重さを最小にするため、検出モジュールは、システムオンチップ（ＳｏＣ）である。
【００４５】
さらに、図８に示す様に、腹式呼吸特徴出力モジュール８３は、腹式呼吸特徴関数を、第３世代（３Ｇ）技術、又は、ワイファイ（ＷｉＦｉ）技術などの、無線接続を通じて、リモート・サーバー（図示せず）に出力するための、無線接続伝送ユニット８３１を含む。
【００４６】
本発明の第２の実施態様に記載の、腹式呼吸の特徴を抽出するシステムの計算モジュール８２によって実施される、腹式呼吸の特徴を抽出する方法は、本発明の第１の実施態様に記述された、腹式呼吸の特徴を抽出する方法と同一であるので、腹式呼吸の特徴を抽出する方法の操作に関する、詳細な記述は、本実施態様の記述を簡略にするため、本明細書には、省略されている。
【００４７】
本発明が、その好ましい実施態様に関連して説明されたが、多くの、他の、可能である、修正や変化を、本明細書に請求されている様な、本発明の精神と範囲を逸脱せずに、行うことが出来ることは当然である。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図７Ｅ】
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【図８】
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【図９】
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